Tällä tekniikalla voidaan luoda asioita, kuten kuvia, musiikkia ja tekstiä, jotka näyttävät olevan oikeiden ihmisten tekemiä, mutta jotka ovat todellisuudessa hermoverkon luomia. Tämä voi olla erittäin hyödyllistä taiteilijoille ja suunnittelijoille, jotka tarvitsevat inspiraatiota tai luovat hahmoja peleihin ja elokuviin.
MAINONTA
Generatiivinen tekoäly sisällön luomisessa
GANit ovat aktiivinen tekoälyn tutkimusalue, ja niillä on potentiaalia muuttaa tapaa, jolla luomme ja kulutamme digitaalista sisältöä. Ne herättävät kuitenkin myös eettisiä ja yksityisyyttä koskevia huolenaiheita, etenkin kun on kyse väärennettyjen kuvien luomisesta, joita voidaan käyttää haitallisiin tarkoituksiin. Tästä syystä on tärkeää, että tutkijat ja kehittäjät harkitsevat huolellisesti GAN:ien mahdollisia vaikutuksia ja työskentelevät vastuullisten ja eettisten teknologioiden kehittämiseksi.
Joskus generatiivista tekoälyä voidaan käyttää huonolla tavalla väärennettyjen asioiden, kuten valeuutisten tai harhaanjohtavien kuvien, luomiseen. Siksi on tärkeää, että ihmiset, jotka luovat näitä asioita, ovat varovaisia ja käyttävät teknologiaa vastuullisesti ja eettisesti.
*Tämän artikkelin tekstin on osittain luonut ChatGPT, tekoälyyn perustuva kielimalli, jonka on kehittänyt OpenAI. Tekstimerkinnät loi Curto Uutiset ja vastaukset toistetaan tarkoituksella kokonaisuudessaan. Vastaukset osoitteesta ChatGPT luodaan automaattisesti eivätkä edusta mielipiteitä OpenAI tai malliin liittyvät ihmiset. Kaikki vastuu julkaistusta sisällöstä kuuluu Curto Uutiset.
MAINONTA
Viitteet:
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014). Generatiiviset vastustajaverkot. Teoksessa Advances in neuronical information processing systems (s. 2672-2680).
- Castro, PS ja Gomes, HM (2018). Generatiiviset vastakkaiset verkostot: yleiskatsaus. Journal of Theoretical and Applied Informatics, 25(1), 23-34.
- Liu, J., Wang, G., Tao, D. ja Song, M. (2019). Generatiiviset kontradiktoriset verkostot: Tutkimus ja taksonomia. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 30(11), 3453-3484.
Veja também: